レベッカ・ジョーンズ氏はWestCXの最高執行責任者（COO）である。
近頃、AIがあらゆるビジネス業務をスマート化するという魅力的な神話が広まっている。しかしAIは魔法ではなく、プラグアンドプレイでもない。ある調査によると、企業のわずか11%がAIプロジェクトの大半が具体的な成果をもたらしていると報告している一方、36%は互換性のないツールが障害になっていると指摘している。
問題の一部は、企業が購入するものと実際に必要とするものとのミスマッチにある。成長段階に合わないシステムを導入すると、さらに摩擦が生じる。真のROIは、自社のシステム、人材、ペースに合った柔軟なソリューションから始まる。それが持続可能なAI戦略の基盤だ。
すべての企業はAIパートナーを導入する前に慎重な質問をすべきだ。しかし、リストの最上位に来る質問がある：このソリューションは、我々が成長し、変化し、適応するにつれて柔軟に対応できるか？
AIを使用するチームの変化するニーズに適応できないツールに依存するAI戦略は、必ず失敗する運命にある。だからこそ、AIにおける柔軟性とは何か、そして硬直的な画一的プラットフォームがなぜしばしば不十分になるのかを考えるために立ち止まる価値がある。
企業規模に基づくAIの優先事項
華やかなデモでは、プラットフォームが実際の要求にどれだけ対応できるかを明らかにすることはできない。ミスマッチが起きると何が起こるかを我々は見てきた：チームは機能過多のツールを十分に活用できないか、限られたツールに過度の負担をかけるかのどちらかだ。
3つの異なるビジネスステージにおける柔軟性は次のようになる：
• 初期段階のチームは、迅速な成果と最小限の混乱を必要とする。柔軟なAIソリューションは、顧客関係管理（CRM）プラットフォームなどの既存のツールに接続し、大規模なカスタマイズなしで基本的なタスクを自動化すべきだ。
• 中規模組織は、システム間の連携が必要だ。AIは、部門の成長に合わせて拡張できる、ルーティング、分析、インテリジェントセルフサービスなどのモジュール式機能を提供すべきだ。
• 大企業は、複雑なマルチチャネルエコシステム全体の調整が必要だ。AIは、レガシーシステムの統合、部門間の連携、グローバルな顧客体験のサポートを行う結合組織として機能する必要がある。
これらは理論上の区別ではなく、成功か失敗かを分ける重要なシナリオだ。プラットフォームが環境に適応できない場合、その結果は時間の損失、リソースの無駄、コストの上昇といった形で複合的に現れる。柔軟性は実世界での成果を得るための前提条件なのだ。
柔軟なAIが人材とともに成長する方法
適切なAIシステムは人材にも適合する。テクノロジーは、それを使用するチームが共に成長する準備ができている場合にのみ、変革を推進できる。だからこそ、AIが進化する役割、ワークフロー、コラボレーションスタイルをどのようにサポートするかにも柔軟性が現れなければならない。
AIが部門を横断して柔軟に機能すると、優先事項が変化してもチームの連携を維持できる。例えば、マーケティングチームはAIを使用して変化するトレンドに基づいてメッセージを迅速に調整し、営業担当者は同じツールを使用してパーソナライズされた営業トークを生成できる。一方、カスタマーサポートチームはAIを使用して問い合わせを選別し、複雑なものだけをエスカレーションさせ、残りは自動的に解決する。AIが各チームのニーズとワークフローに合わせて柔軟に対応するため、全員が機敏さを保ち、最も重要なことに集中できる。
柔軟性は変更管理もサポートする。AIシステムが硬直的で特定のワークフローや人員構造に固定されていると、それらは促進要因ではなく障害物となる。柔軟性が最も重要なのはプロセス導入の場面だ。組織は頻繁に新しい方法論、ツール、コンプライアンス要件を導入するが、これにより静的なAIシステムがボトルネックになることがある。これらのボトルネックにより、チームはその制限を回避するか、AIを完全に放棄するかを強いられることが多い。
変化に適応する柔軟なAIシステムは、長期にわたる混乱を伴う実装フェーズで行き詰まるのではなく、スムーズに移行できるより回復力のある組織を作り出す。そのようにして、AIはチーム間のギャップを埋め、シームレスな引き継ぎを可能にし、日常業務をサポートする文化的な結合組織となる。
AIの柔軟性を評価する方法
AIの柔軟性を評価するには、機能一覧を超えて考えることから始めよう。システムを時間をかけて拡張するとどうなるかを尋ねてみよう：
• プラットフォームはどの程度モジュール化されているか？小規模から始めて、再プラットフォーム化せずに拡張できるか？
• どのような統合がすでに存在し、さらに追加するプロセスはどうなっているか？
• ワークフローを変更したり、モデルを再トレーニングしたりする際に、ゼロから再構築する必要はないか？
• ユースケースを変更したり、新しいチャネルを追加したりする場合、ツールにはどのような設定や再トレーニングが必要か？
• 拡張、ワークフローの変更、途中での変更にコストはかかるか？
• 拡張の総コストはいくらか？
これらの質問は、柔軟なシステムと硬直的なシステムを区別するのに役立つ。また、AIが実装の初期段階から将来にわたってどのように機能するかについても明確な感覚を提供する。
まず適合性、次に華やかさ
AI実装における最大のリスクの一つは、適応できないソリューションを選択することだ。華やかなデモは、数カ月にわたる統合の頭痛、膨れ上がったコスト、チームが使用しないツールから救ってくれない。何が救ってくれるか？それは、現在の働き方に合い、ビジネスの成長に合わせて成長できる態勢が整ったシステムだ。柔軟性は付加機能ではなく、基盤だ。それを正しく理解すれば、他のすべてがより簡単になる。
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